作为著名的旅行者，Prof. Pang 的研究兴趣是在一生中到尽可能多的地方旅游。在一条 $[0,n]$ 的线段上有两名旅行者，第一名在位置 $p_1$ 以 $v_1$ （每秒钟可以走 $v_1$ 单位的距离）的速度开始运动，第二名在位置 $p_2$ 以 $v_2$ 的速度开始运动。从他们分别的起始点出发，旅行者可以在线段上移动，但不可以走出线段。他们可以随时改变自己的方向。请帮助 Prof. P

本发明公开了一种光伏板缺陷检测系统，通过嵌入式系统框架整合缺陷检测流程、特征组合分类算法和AI深度学习算法。系统采用边缘算法处理图像避免干扰，结合特征提取与分类实现缺陷识别。AI算法通过FPN融合多尺度特征、RPN提取候选框、ROIAlign抽取局部特征等技术提升检测精度。系统包含参数调节、缺陷分析和模板编辑等模块，通过循环检测流程实现自动化判定，达到预设阈值时自动报警停机。该技术有效提高了光伏板

本发明提出了一种改进的工业图像关键点检测方法，主要解决传统方法存在的空间信息丢失、过检率高和训练状态不直观等问题。方法核心包括：1）采用FCNeck结构（1×1卷积+展平）替代全局池化，保留空间信息；2）在回归模型中增加关键点"可见性"预测功能，通过标志位判断关键点是否存在；3）使用复合损失函数（均方误差+交叉熵+残差似然估计）提升训练稳定性和精度。该方法可应用于工业质检等场景

城投债打了折扣的债券，每年在二级市场上都会产生很多跌到七十元八十元的债券，它就是打了折扣的债券，折扣债是获取高收益的一个法宝。一旦债券价格下来了低风险套利空间就是我们期待的盛宴。在七八十块钱买它最终还是要回到100元的。但是很多人却不敢捡这个漏。马曼然的经验是买企业债跌到80元就是一个极限；跌倒80元后就是越跌越买。但是呢每个企业债低到90元以下，市场上对此质疑之声就会不断，所以往往这种天上掉金子

本文介绍了C++线段树的实现方法，包括静态开点和区间修改（懒修改）技术。静态开点通过向量存储二叉树节点，节省空间。区间修改采用懒标记技术，最多遍历4logN个节点，通过回调接口OnUpdateBranch和OnUnionSet处理缓存更新。文章提供了线段树的封装类设计，包括基类CSegmentTree、单点更新类CSingeSegmentTree及其动态开点实现CSingeTreeSegmentT

本发明公开了一种光伏板缺陷检测系统，通过嵌入式系统框架整合缺陷检测流程、特征组合分类算法和AI深度学习算法。系统采用边缘算法处理图像避免干扰，结合特征提取与分类实现缺陷识别。AI算法通过FPN融合多尺度特征、RPN提取候选框、ROIAlign抽取局部特征等技术提升检测精度。系统包含参数调节、缺陷分析和模板编辑等模块，通过循环检测流程实现自动化判定，达到预设阈值时自动报警停机。该技术有效提高了光伏板

给你一个字符串 s 和一个机器人，机器人当前有一个空字符串 t 。执行以下操作之一，直到 s 和 t 都变成空字符串：删除字符串 s 的 第一个 字符，并将该字符给机器人。机器人把这个字符添加到 t 的尾部。删除字符串 t 的 最后一个 字符，并将该字符给机器人。机器人将该字符写到纸上。请你返回纸上能写出的字典序最小的字符串。

本发明公开了一种基于深度学习的太阳能电池板缺陷检测方法，采用深度卷积神经网络（CNN）作为基础模型，结合特征金字塔网络（FPN）实现多尺度特征融合，通过区域提议网络（RPN）生成候选框，并利用ROIAlign技术提取局部特征。该方法引入全卷积网络（FCN）进行缺陷分类、位置回归和掩膜提取，实现了像素级缺陷检测，具有精度高、定位准的特点。该算法适用于工业环境，需配备工控机和显卡硬件支持，可显著提升光

摘要：本发明公开了一种基于自适应权重多图像融合算法的图像处理方法，通过卷积处理、位置对齐、过曝/欠曝区域筛选、合并归一化等步骤，实现多张图像的智能融合。该方法能有效保留图像细节、降低噪声、增强局部对比度，最终生成边缘清晰、表面柔和的优质融合图像。关键技术在于自适应权重计算，根据像素距离平均灰度值的标准差动态调整融合参数，解决传统融合方法细节丢失和噪声干扰问题。该技术可广泛应用于图像处理领域，显著提

尽管农夫约翰在集市上四处走动以收集奖品或观看表演没有问题，但他的奶牛们却没有那么好的体力；在集市上走一天会让它们筋疲力尽。为了让它们享受集市，FJ 安排了一辆穿梭卡车在集市场地内接送奶牛。FJ 无法租到一辆非常好的穿梭车，所以他租的穿梭车只沿着它的路线行驶一次，并在路径上停靠 $N$（$1\leq N\leq2\times10^4$）个站点（编号为 $1\dots N$）。总共有 $K$（$1\l